II.2Создание и понимание программного кода

Tess-2.0-Llama-3-70B-v0.2 — чат-модель общего назначения, разработанная Migtissera и дообученная на базе Meta Llama 3 70B. Версия 0.2 включает дополнительный этап снятия ограничений на ответы. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и принимает запросы в формате Llama 3; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации кода и ответов на общие вопросы. Дообучение выполнено на примерно 100 тысячах высококачественных примеров кода и общего назначения по принципам LIMA, в течение двух эпох с низкой скоростью обучения. Модель ориентирована на широкий спектр запросов и обычно охотно выполняет инструкции. Возможны неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент; факты следует перепроверять. Модель описана как uncensored. Лицензия — Llama 3; применимые условия использования определяются лицензией Meta Llama 3.

Tessa-T1 — языковая модель на базе трансформера Qwen2, разработанная smirki и настроенная для задач разработки интерфейсов на React. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct и предназначена для генерации семантических React-компонентов по текстовым запросам, интеграции в кодовые агенты и рефакторинга фронтенд-кода. Модель содержит 14 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 120 000 токенов. Карточка указывает на диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов; заявленная лицензия — Apache-2.0. README также описывает варианты точности bf16 и q8. Сильная сторона Tessa-T1 — генерация React-компонентов с учётом контекста интерфейса. Модель ориентирована на React, поэтому для других фреймворков подходит хуже; сложную логику JavaScript и динамическое управление состоянием может потребоваться дорабатывать вручную.

Tessa-T1 — языковая модель на базе Transformer, созданная smirki для разработки интерфейсов на React. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct и предназначена для генерации семантических React-компонентов по текстовым запросам, рефакторинга кода и интеграции в кодовые агенты. Архитектура — плотная Qwen2, размер — 32 млрд параметров, контекст — до 120 000 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст с кодом; в карточке заявлена поддержка английского языка. Сильные стороны модели — генерация React-компонентов с учётом контекста интерфейса и работа в агентных системах. Она специализирована на React, поэтому может быть менее полезна для других фреймворков; сложную логику JavaScript и управление динамическим состоянием может потребоваться доработать вручную. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия Apache-2.0; README также упоминает bf16 и квантование q8.

Theta-35 — плотная языковая модель семейства Theta от SVECTOR, предназначенная для диалогов и задач, требующих сложных рассуждений. Она обучалась в несколько этапов: предварительное обучение, supervised fine-tuning и обучение с подкреплением. Архитектура включает Transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV; в карточке указано 33 млрд параметров, а в метаданных — 32 млрд. Модель поддерживает генерацию текста и интерфейс вызова инструментов. Theta-35 рассчитана на математические и научные рассуждения, логические выводы, многошаговое решение задач, а также понимание и генерацию кода. В метаданных указаны английский язык и контекст до 131 072 токенов; README приводит контекст 32 768 токенов, поэтому фактическую длину контекста следует сверить с документацией и конфигурацией используемой версии. Для работы нужна актуальная версия Transformers, README рекомендует версию 4.43.1 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

The-Trinity-Coder-7B — языковая модель для генерации кода, созданная слиянием трёх моделей: CodeNinja-1.0-OpenChat-7B, NeuralExperiment-7b-MagicCoder-v7.5 и Speechless-Zephyr-Code-Functionary-7B. Слияние выполнено методом TIES; модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и дополнения кода, помощи в программировании, логических рассуждений и решения математических задач. В карточке заявлена поддержка языков программирования, включая Python, C, C++, Rust, Java и JavaScript. Модель работает с текстовыми запросами и выдаёт текст, в том числе код. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результаты сравнительной оценки качества; практическая точность и качество кода могут зависеть от задачи и формулировки запроса.

Tiel-Coder-35B-A3B-Genesis-Hermes-NVFP4-GGUF — это квантизированная в формате GGUF модель LuffyTheFox, созданная на базе Tiel-Coder-35B-A3B с переносом данных Hermes-файнтюнинга от DJLougen и последующей обработкой алгоритмом Genesis. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: около 35 млрд параметров всего и примерно 3 млрд активных параметров на токен; заявлено 8 активных экспертов. Квантизация выполнена в формате NVFP4, то есть NVIDIA 4-bit Floating Point. Модель предназначена для агентного программирования, точной генерации кода, задач с вызовом инструментов в формате Hermes, рассуждений в режиме Thinking и мультимодальных сценариев с изображениями. Заявлена поддержка английского, китайского и других языков. В примере конфигурации указан контекст до 128K токенов. Для совместимости с Hermes Agent рекомендуется использовать JSON-формат вызовов инструментов через параметр tool_call_format, поскольку шаблон чата может по умолчанию формировать XML-вызовы. Сильными сторонами модели являются MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров, поддержка программирования, инструментов, рассуждений и vision, а также ориентация на стабильную генерацию после постобработки Genesis. Ограничения связаны с использованием низкобитной NVFP4-квантизации, возможными требованиями к совместимому ПО и оборудованию, а также необходимостью корректно настроить шаблон чата и параметры сэмплирования. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF — локальная кодовая модель разработчика peculiar-ragdoll, созданная на базе Ornith-1.5-35B-A3B от Ornith AI. Это пере-квантованная версия с динамической квантизацией, собственной imatrix и встроенным шаблоном диалогов Sharp. Модель распространяется в формате GGUF для llama.cpp и использует MoE-архитектуру с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, исправления проблем в реальных кодовых базах и длительных многошаговых диалогов. В README заявлены поддержка английского и китайского языков, а также сценарии image-text-to-text и vision, однако подробности о возможностях обработки изображений не приведены. Контекст может использоваться в диапазоне до 131–262 тысяч токенов; при 16-битной точности KV-кэша для контекста 262k требуется менее 5 ГБ оперативной памяти. Сильные стороны модели — высокая скорость для своего класса, хорошая работа в многоходовых диалогах и агентном кодинге, а также возможность запуска с частичной выгрузкой на GPU. В заявленных тестах она исправила 12 из 25 задач SWE-bench-Live и получила 67,2 балла на Claw-Eval. Ограничения — заметно более слабые результаты в викторинах, знаниях и сложном рассуждении: на MMLU-Pro указано 73,7 балла. Качество и требования к памяти зависят от выбранного уровня квантизации; рекомендуемый benchmark-вариант Q4_K_XL занимает около 22,4 ГБ, а более компактные варианты могут существенно терять способности. Модель распространяется по лицензии MIT. Для запуска требуется совместимое ПО, например llama.cpp, и достаточно оперативной памяти и/или видеопамяти; README рекомендует использовать квантизацию не ниже UD-Q4, если это возможно.

TIMPS-Coder-7B — созданная разработчиком sandeeprdy1729 модель для генерации программного кода. Она дообучена на Qwen2.5-Coder-7B-Instruct в три этапа: SFT, GRPO и DPO. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для запуска в карточке приведён пример с Transformers и шаблоном чата. Модель предназначена для генерации кода по запросам на естественном языке и других сценариев программирования. В README приведены результаты HumanEval и MBPP, однако показатели MBPP заметно расходятся с указанными для базовой модели, поэтому результаты бенчмарков следует проверять самостоятельно. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

T-pro-it-2.0 — плотная языковая модель семейства Qwen3, разработанная t-tech на базе Qwen/Qwen3-32B с продолженным предобучением и этапами выравнивания. Модель содержит 29,7 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и диалог; в карточке заявлена поддержка русского языка и контекст до 40 960 токенов по метаданным. README указывает нативную длину контекста 32 768 токенов. Модель предназначена для русскоязычных запросов общего назначения, включая рассуждения, ответы на вопросы и программирование. Обучение включало 40 млрд токенов инструкционных данных, около 500 тыс. примеров для supervised fine-tuning и около 100 тыс. примеров preference tuning; предусмотрены режимы с рассуждением и без него. В README приведено сравнение с Qwen 3 32B и другими моделями на русскоязычных бенчмарках. Для инференса рекомендован SGLang; настройки генерации предлагается выбирать с учётом режима и сложности запроса. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики предупреждают, что перед промышленным или коммерческим применением необходимы дополнительная проверка, обучение и контроль ответов.

Trinity-2-Codestral-22B — специализированная для программирования языковая модель из серии Trinity, созданной Migel Tissera; вычислительные ресурсы для модели предоставила KindoAI. Это дообученная версия Codestral-22B-v0.1 от Mistral AI с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 22 млрд параметров. Модель предназначена для генерации кода и диалоговых запросов, поддерживает контекст до 32 768 токенов и использует формат промптов ChatML. В репозитории опубликованы веса safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 21,82, IFEval — 42,02, BBH — 36,41; остальных строк таблицы недостаточно для оценки. Метаданные указывают лицензию other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с файлами лицензии репозитория. Модель может ошибаться в коде и ответах; перед применением результаты стоит проверять.

Trinity-33B-v1.0 — языковая модель общего назначения для генерации кода от WhiteRabbitNeo. В карточке заявлен результат 70 баллов на HumanEval. По метаданным это плотная decoder-only модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 33,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Нативная длина контекста — 16 384 токена. Модель предназначена прежде всего для генерации кода и помощи в задачах программирования. Лицензия в метаданных обозначена как other; README содержит условия использования, отказ от гарантий и требование к пользователю нести ответственность за результаты применения модели. Карточка не уточняет поддерживаемые языки программирования и ограничения качества за пределами заявленного результата HumanEval.

Triumvirate — объединённая модель pragmaticcs, предназначенная для агентного программирования, работы с терминалом и многошаговых задач в репозиториях. Она построена на архитектуре Qwen3.5 MoE: в README указано около 34,1 млрд параметров и 3,1 млрд активных параметров на токен, а метаданные каталога сообщают 2,9 млрд параметров; заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая код и вызовы инструментов. При слиянии KAT-Coder-V2.5-Dev служит базовой опорой для генерации кода и локальных правок, Ornith-1.5 добавляет алгоритмическое рассуждение, а Qwen-AgentWorld — отслеживание состояния среды и восстановление после ошибок инструментов. README описывает метод DARE-TIES с модуляцией вкладов по слоям. Модель ориентирована на агентные оболочки: она должна формировать точные изменения кода, разбирать сообщения об ошибках терминала и сохранять ход многошаговой работы. В метаданных указаны английский и китайский языки; подтверждения поддержки русского нет. Лицензия — Apache-2.0.

pragmaticcs/Triumvirate-GGUF — это набор квантованных GGUF-файлов модели pragmaticcs/Triumvirate, созданной методом объединения нескольких моделей с использованием depth-modulated DARE-TIES. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с терминалом и многошаговых сценариев в репозиториях: генерации точечных изменений кода, обработки сообщений об ошибках, вызова инструментов и поддержания состояния окружения без отклонения от задачи. В состав объединения входят KAT-Coder-V2.5-Dev, Ornith-1.5 и Qwen-AgentWorld. Модель имеет архитектуру Qwen 35B-A3B MoE примерно с 34,1 млрд параметров, из которых около 3,1 млрд активны на каждом токене. Она включает 40 декодерных слоёв, 256 маршрутизируемых экспертов с маршрутизацией Top-8 и одного общего эксперта. Используется гибридное внимание: 30 слоёв Gated DeltaNet с линейным вниманием и 10 слоёв полного self-attention. Размер скрытого представления — 2048, словарь содержит 248 320 токенов. Заявленные языки — английский и китайский; модель относится к задачам генерации текста и поддерживает сценарии кодинга и рассуждений. Доступны варианты квантования Q4_K_M, APEX-High-Quality, Q5_K_M, Q8_0 и BF16. Q4_K_M ориентирован на системы с ограниченной видеопамятью, Q5_K_M обозначен как рекомендуемый компромисс для качественных изменений кода, а BF16 требует около 69,4 ГБ. Сильными сторонами являются низкая частота синтаксических ошибок при вызове инструментов, строгий формат патчей, обработка терминального feedback и пригодность для автономных агентных циклов. Ограничения включают высокие требования к памяти и вычислительным ресурсам, особенно для менее сжатых вариантов; конкретные данные о контекстном окне и результаты независимых бенчмарков в представленном README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

classifiedshadow/Trying — языковая модель для генерации текста и программного кода, опубликованная пользователем classifiedshadow. Она основана на Qwen2.5-Coder-3B-Instruct и предназначена для диалогового взаимодействия и решения задач, связанных с кодом.

ValidateAI-2-33B-AT — объединённая модель для генерации кода, созданная из DeepSeek Coder 33B Instruct, WizardCoder 33B V1.1 и CodeFuse-DeepSeek-33B с помощью LazyMergekit. В метаданных архитектура указана как плотная LLaMA-совместимая причинная языковая модель на 33,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса safetensors, а контекст составляет 16 384 токена. Модель предназначена для генерации программного кода и сценариев, где нужно дополнять или объяснять код. В конфигурации слияния указаны метод task arithmetic, нормализация и маска int8; итоговый тип данных — float16. Лицензия — Apache 2.0. README не приводит результатов сравнительной оценки качества, поэтому практическую точность следует проверять на целевых задачах.

Victoria — производная модель rmonsurate на основе Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, предназначенная для генерации текста, программирования и агентных задач в терминале. Разработчик сократил число экспертов MoE с 512 до 288 на слой, затем переобучил модель с 4-битным представлением, чтобы восстановить качество при меньшем объёме вычислений. Активными при генерации остаются 5,9 млрд параметров на токен; доступны сборки NVFP4 для vLLM на NVIDIA Blackwell и GGUF Q4_K_M для llama.cpp. Модель показала 70,0% в среднем по трём запускам Terminal-Bench 2.1 для сборки NVFP4 и 75,28% в одном запуске для GGUF; результаты получены на разных сборках и протоколах. В README также приведены результаты HumanEval. Проверка проводилась на текстовых задачах, поэтому поддержку анализа изображений, указанную для базовой модели, карточка Victoria не подтверждает. Для NVFP4 заявлены 262144 токена контекста. Модель ориентирована на английский язык. Репозиторий указывает лицензию «other», а конкретные условия необходимо сверить с файлами лицензии в репозитории.

Virtuoso-Medium-v2 — языковая модель на 32 млрд параметров от Arcee AI для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на архитектуре Qwen2.5-32B и использует токенизатор Qwen; по карточке модели, её обучали дистилляцией логитов Deepseek-v3 на большом объёме данных, затем применяли слияние и DPO. Метаданные каталога обозначают связь с Qwen/Qwen2.5-32B как дообучение, поэтому происхождение модели указано как дообучение. Модель рассчитана на чат-ботов и виртуальных помощников, анализ данных и автоматизацию рабочих процессов, а также задачи в технических, научных и STEM-сценариях, включая код и математику. Контекст достигает 131 072 токенов. Модель поддерживает генерацию текста и имеет интерфейс для вызова инструментов. В карточке заявлены высокие результаты на ряде бенчмарков, однако конкретные численные результаты и условия оценки не приведены. База знаний может не охватывать события после июня 2024 года, а ответы могут содержать ошибки, предвзятость или вредный контент. Лицензия — Apache-2.0.

Winged-Lagomorph-2x13B — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием WhiteRabbitNeo-13B-v1 и NexusRaven-V2-13B с помощью mergekit. Для обычных задач с кодом в карточке рекомендуется шаблон WhiteRabbitNeo, а для вызова функций — шаблон NR. Модель имеет архитектуру MixtralForCausalLM типа MoE, содержит 12,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. В карточке приведён пример генерации скрипта на pwntools для переполнения буфера. Модель предназначена для генерации текста и кода, а метаданные также указывают поддержку классификации текста. Используется лицензия Llama 2.

WizardCoder-Python-7B-V1.0 — языковая модель для генерации кода на Python, опубликованная как реплика официального репозитория WizardCoder. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 6,6 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов; для работы используется библиотека Transformers и формат PyTorch. Модель предназначена для генерации и дополнения кода по инструкциям на естественном языке, а также для решения задач программирования на Python. README приводит формат инструкционного запроса, но не содержит отдельных результатов именно для версии 7B. Карточка указывает, что реплика создана для воспроизведения результатов и исследований. Лицензия — Llama 2. Оценки из README относятся к другим размерам семейства WizardCoder и не позволяют судить о качестве этой версии; фактическая поддержка языков общения отдельно не описана.

WizardLM-Mistral-CodeLlama-7b — объединённая модель на базе Mistral-7B-v0.1, созданная с помощью mergekit методом TIES из PrunaAI/WizardLM-WizardMath-7B-V1.0-bnb-4bit-smashed и codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf. Она предназначена для генерации текста, в том числе для ответов на вопросы по математике и помощи с программированием. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы предусмотрена библиотека Transformers. Лицензия в доступных данных не указана.

Xing4.0-29B-A4B-GGUF — большая языковая модель серии Xing, разработанная China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. Это GGUF-представление модели Xing4.0-29B-A4B с квантованием смешанной точности IQ4_NL; размер файла составляет около 18 ГБ, что позволяет запускать модель на одной пользовательской видеокарте. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для генерации текста, сложного рассуждения, программирования, инженерных задач, многошагового планирования, вызова инструментов и агентских сценариев. Она также подходит для дообучения под прикладные задачи, включая классификацию намерений, анализ таблиц, аудит договоров и ответы на вопросы по корпоративным знаниям. Заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, LLaMA-Factory и MindFormers, а также с рядом агентских фреймворков. Архитектура включает MoE с 29 млрд общих параметров и 4 млрд активных параметров на токен, 40 слоёв, скрытый размер 3584, MLA-attention, 64 маршрутизируемых эксперта, 4 активных эксперта на токен и одного общего эксперта. Модель поддерживает контекст 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 512 тысяч. Указана поддержка режима рассуждений, который можно включать или отключать при инференсе. README не сообщает полный список поддерживаемых языков и не описывает мультимодальные возможности, поэтому модель следует считать текстовой. Сильными сторонами являются большой контекст, высокая эффективность MoE при инференсе, ориентация на агентские и программные задачи, а также возможность локального запуска и доменной адаптации. Ограничения включают необходимость совместимого инференс-стека и значительный объём памяти; показатели бенчмарков приведены авторами README и могут зависеть от настроек оценки. Сведения о безопасности, фильтрации контента и конкретных языковых ограничениях не указаны.

XiYanSQL-QwenCoder-14B-2504 — модель генерации SQL по запросам на естественном языке от команды XiYanSQL. Это дообученная версия XiYanSQL-QwenCoder-14B-2502 на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров; модель использует fine-tuning и обучение GRPO без отдельного процесса рассуждений. Она принимает вопрос пользователя, описание схемы базы данных и при необходимости справочную информацию, а затем генерирует SQL. Предназначена для Text-to-SQL-сценариев, включая подготовку запросов к SQLite, PostgreSQL и MySQL; авторы также заявляют поддержку нескольких диалектов и улучшенную работу на данных вне обучающего домена. Рекомендуется формат схемы M-Schema, хотя можно передавать и DDL. Контекст составляет 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценок на BIRD, Spider и внутреннем наборе DW, но они не гарантируют точность на конкретной базе данных. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

Yi-1.5-9B-Chat-16K — диалоговая языковая модель семейства Yi, разработанная 01.AI. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Llama с 8,6 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Она создана на базе Yi: семейство Yi-1.5 прошло дополнительное предобучение на корпусе объёмом 500 млрд токенов и тонкую настройку на 3 млн разнообразных примеров. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, а также для задач программирования, математики, рассуждений, понимания языка и чтения. В README отмечены улучшения по сравнению с Yi в этих задачах и сильные результаты среди открытых моделей сопоставимого размера. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0. В предоставленных материалах не приведены отдельные результаты именно варианта 16K и перечень поддерживаемых языков.

Yi-9B-Coder — языковая модель для генерации кода, созданная дообучением Yi-9B командой TechxGenus. Модель содержит 8,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и доступна в формате safetensors для Transformers. Контекст составляет 4096 токенов. Модель обучали на дополнительных 0,5 млрд токенов, связанных с программированием, в течение трёх эпох. Она принимает текстовые инструкции в формате Alpaca без системного промпта и генерирует текст, прежде всего код. В README приведён результат 69,5 pass@1 на HumanEval-Python. Подходит для генерации кода по инструкциям и решения задач программирования. По заявлению авторов, модель может ошибаться и выдавать вводящую в заблуждение информацию, слабо справляется с задачами вне программирования и прошла ограниченное тестирование. Лицензия — Apache-2.0.

Yi-9B-Coder-IMat-GGUF — квантизированная версия модели TechxGenus/Yi-9B-Coder, подготовленная пользователем legraphista. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода и распространяется в формате GGUF для запуска с совместимыми инструментами, включая llama.cpp. Архитектурная основа относится к семейству Llama; размер исходной модели составляет около 9 млрд параметров, исходный формат — BF16. Репозиторий содержит варианты от BF16 и F16 до низкобитных форматов Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ-квантов. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная лучше сохранять качество при уменьшении размера модели. Доступны файлы размером примерно от 3,1 до 17,66 ГБ, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к памяти. Данные о поддерживаемых языках программирования, размере контекста и мультимодальности в README не указаны; модель описана как текстовая и ориентированная на код. Сильной стороной модели является широкий выбор вариантов квантования и возможность локального запуска при существенно меньших требованиях к памяти. При этом низкобитные варианты могут терять качество по сравнению с BF16 или F16, а конкретная производительность и точность зависят от выбранного файла и оборудования. Лицензия — Apache-2.0.

Yi-Coder-9B-Chat-GGUF — это квантизированная версия чат-модели Yi-Coder-9B-Chat, разработанной 01.AI и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с использованием llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации и обсуждения программного кода в диалоговом режиме; запуск поддерживается через llama.cpp и приложения, совместимые с GGUF, включая LM Studio. Модель содержит около 9 миллиардов параметров и доступна в вариантах от F16 до низкобитных квантований Q2–Q8 и IQ. Квантизация с imatrix позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти: рекомендуются, в частности, варианты Q4–Q6, а версии Q3 и ниже рассчитаны на системы с ограниченным объёмом RAM, но обеспечивают более низкое качество. Для работы используется специальный шаблон чата с ролями system, user и assistant; в README также указано исправление токенизатора. В карточке не приведены точные сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, архитектуре трансформера, мультимодальности и сравнительных результатах. Модель является текстовой и ориентирована на сценарии программирования, однако конкретные возможности зависят от выбранного варианта квантования. Лицензия — Apache-2.0.

LegionIntel разработала эту модель генерации кода на основе семейства CodeGen: модель дообучена на Python-коде из поднабора открытых репозиториев GitHub в BigQuery. Она содержит 350 млн обучаемых параметров; веса разрежены на 30%, хотя представление класса сети остаётся плотным. Модель предназначена для автодополнения частично написанных сигнатур функций и классов, а также для генерации кода по текстовому запросу или комментарию. Модель принимает текстовые фрагменты кода и подсказки на естественном языке и продолжает текст в виде программного кода. Для запуска указан формат PyTorch, контекст составляет 2048 токенов, лицензия — BSD 3-Clause. Карточка отмечает хорошее автодополнение сигнатур и приемлемую генерацию по текстовым запросам; независимые показатели качества не приведены.

zeta-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия модели zeta, разработанная командой Zed Industries и подготовленная для сообщества LM Studio. Квантование выполнено bartowski на основе llama.cpp, релиз b4688. Исходная модель — zed-industries/zeta, обученная на датасете zed-industries/zeta. Модель дообучена на базе Qwen2.5 Coder и ориентирована на задачи программирования. Её ключевой сценарий — edit prediction в редакторе Zed: предсказание и генерация изменений в исходном коде во время работы разработчика. Также она может применяться для других задач текстовой генерации, связанных с написанием и редактированием кода. В README не указаны размер модели, точная архитектура, поддерживаемые языки программирования и естественные языки, длина контекста или конкретные параметры квантования, поэтому эти характеристики нельзя определить по имеющимся данным. Сильной стороной модели является специализация на коде и интеграционных сценариях Zed, а возможные ограничения включают зависимость качества от выбранного варианта GGUF и отсутствие подробных сведений о производительности. Для модели указана лицензия Apache-2.0.

Vezora/Agent-7b-v1-128k — дообученная языковая модель, созданная Nicolas Mejia Petit на базе CallComply/openchat-3.5-0106-128k. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и принимает текст; заявленное контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель обучена на 31 000 примерах набора m-a-p/Code-Feedback с использованием Unsloth QLoRA. Она предназначена для интерактивного программирования с обратной связью, генерации кода и агентных сценариев, включая задачи, подобные TaskWeaver и OpenInterpreter. README указывает на генерацию до 8 192 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Разработчик сообщает о хороших результатах внутренних проверок, но планировал провести бенчмаркинг; независимые сравнительные результаты в карточке не приведены.

Agents-A1-4B-kimi-Preview-heretic — текстовая чат-модель для задач программирования и агентных сценариев, опубликованная автором hotdogs. Это дообученная и изменённая с помощью abliteration версия hotdogs/Agents-A1-4B-kimi-Preview; в README указана архитектура на базе InternScience/Agents-A1-4B. Модель имеет архитектуру Qwen3.5 dense, около 3,4 млрд параметров по метаданным и контекст до 262 144 токенов. Распространяется в формате safetensors с весами BF16; лицензия — AGPL-3.0. Модель предназначена для генерации кода, планирования и отладки, пошаговых рассуждений, многоходовых диалогов и вызова инструментов в агентных сценариях. README сообщает, что модель прошла abliteration для снижения склонности к отказам и заявляет сохранение качества работы с кодом; эти показатели приведены автором и не являются независимой оценкой. Карточка отмечает английский и тайский языки, а также поддержку сценариев с кодом на нескольких языках программирования. Версия обозначена как preview, а автор предупреждает, что модель может выдавать оскорбительный, вредный или неподходящий контент.